3.9 YOLO 算法（Putting it together: YOLO algorithm）
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假设要在图片中检测行人、汽车，同时使用两种不同的Anchor box
训练集：
输入X：同样大小的完整图片
目标Y：使用网格划分，输出大小，或者
对不同格子中的小图，定义目标输出向量Y
编号2目标向量，假设训练集中对于车子有一个边界框（编号3），水平方向更长一点，红框和anchor box 2的交并比更高，车子和向量的下半部分相关
模型预测：
输入与训练集中相同大小的图片，然后训练一个卷积网络，遍历9个格子，得到每个格子中不同的输出结果：
运行非最大值抑制（NMS）：
假设使用了2个Anchor box，每一个网格都会得到预测输出的2个bounding boxes，其中一个比较高
抛弃概率值低的预测bounding boxes
对每个对象分别使用NMS算法得到最终的预测边界框
如果有三个对象检测类别，希望检测行人，汽车和摩托车：对于每个类别单独运行非极大值抑制，处理预测结果所属类别的边界框，用非极大值抑制来处理行人类别、车子类别、摩托车类别，运行三次来得到最终的预测结果
